Curso: Metodología Cuantitativa.
Magíster en Trabajo Social, Pontificia Universidad Católica de Chile.
Autor/a
Sebastián Rojas Vergara
Introducción
Los dataframes y tibbles son estructuras de datos en que cada columna o variable corresponde a un vector, estos últimos siempre conteniendo un solo tipo de dato. Esto permite aplicar funciones que están disponibles para los vectores.
Si bien hay funciones que son comunes independiente del tipo de vector, hay otras que están disponibles según sea el tipo de dato. Por ejemplo, funciones para vectores numeric, character, factor, etc.
Nota
Las funciones que se presentan a continuación son las disponibles en R “base”, es decir, aquellas nativas del lenguaje. En las próximas sesiones se verán las funciones disponibles a través del paquete tidyverse.
Hay al menos dos razones por las que es necesario conocer sobre las funciones de R base.
Hay conceptos y funciones de R base que son transversales, independiente del paquete que estemos usando.
Durante nuestro trabajo nos puede interactuar con personas que conozcan solo R base o realicen operaciones mezclando R base junto con otras librerías.
Cabe mencionar que el listado que se presenta a continuación no es exhaustivo. La cantidad de funciones disponibles en R base supera ampliamente los alcances de este curso.
1 Conjunto de datos
Usaremos la función tibble() del paquete tibble, que forma parte de tidyverse. Esto también podría haberse realizado usando la función data.frame(), el cual es nativo de R.
Tip
En R es posible llamar a un paquete sin la necesidad de cargarlo con library(). Para ello, se debe escribir el nombre del paquete, seguido dos puntos : y luego se especifica la función de ese paquete que se desea llamar paquete::funcion.
En el código que se presenta más adelante, se está llamando del paquete tibble a la función tibble(). Algunos elementos que se debe tener en cuenta:
Es útil cuando queremos acceder a una función de un paquete por una o pocas veces, sin la necesidad de cargarlo.
Hay paquetes que pueden tener funciones con el mismo nombre, lo que genera ciertos conflictos. Especificar directamente el paquete desde el cual se está llamando a esa función evita o disminuye ese problema (que de igual forma tiene solución).
Si el paquete no está cargado, el llamado se debe hacer cada vez que se desee usar una de sus funciones.
Crearemos un conjunto de datos de estudiantes de talleres de música con la siguiente información.
nombre: primer nombre.
apellido: primer apellido.
edad: edad en años.
ppa: promedio ponderado acumulado.
pais: país de nacionalidad del estudiante.
estudiantes <- tibble::tibble(nombre =c("Ismael", "Andrea", "Ernesto","Daniela", "David", "Magdalena","Santiago"),apellido =c("Fernández", "Pérez", "Leal","Núñez", "Espinoza", "Madrid","Vergara"),edad =c(29, 45, 79,18, 63, 80,35),ppa =c(5.75, 6.12, 5.06,6.12, 4.73, 5.24,4.94),region =c("Región Metropolitana", "Región de La Araucanía", "Región de Arica y Parinacota", "Región de Valparaíso", "Región Metropolitana", "Región del Ñuble","Región del Maule"),pais =c("Chile") # Como solo hay un único valor, R lo recicla para asigarlo a todos. )estudiantes
# A tibble: 7 × 6
nombre apellido edad ppa region pais
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metropolitana Chile
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La Araucanía Chile
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Arica y Parinacota Chile
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Valparaíso Chile
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metropolitana Chile
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñuble Chile
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Maule Chile
2 Explorar
Las siguientes funciones permiten explorar un conjunto de datos:
dim(): muestra las dimensiones, es decir, el número de filas y columnas. Si se desea saber solamente las filas o columnas, se puede emplear nrow o ncol respectivamente.
str(): muestra la estructrura del conjunto de datos.
nombre apellido edad ppa
Length:7 Length:7 Min. :18.00 Min. :4.730
Class :character Class :character 1st Qu.:32.00 1st Qu.:5.000
Mode :character Mode :character Median :45.00 Median :5.240
Mean :49.86 Mean :5.423
3rd Qu.:71.00 3rd Qu.:5.935
Max. :80.00 Max. :6.120
region pais
Length:7 Length:7
Class :character Class :character
Mode :character Mode :character
head(estudiantes, n =2)
# A tibble: 2 × 6
nombre apellido edad ppa region pais
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metropolitana Chile
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La Araucanía Chile
tail(estudiantes, n =2)
# A tibble: 2 × 6
nombre apellido edad ppa region pais
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
1 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñuble Chile
2 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Maule Chile
3 Procesar
3.1 Crear, modificar o eliminar variables
Para eliminar variables existen múltiples modos. Veremos dos:
Usando la función subset(), que retorna un subconjunto de datos a partir de una selección. Esta tiene un argumento llamado select que permite indicar columnas. Las columnas también se pueden indicar en sentido negativo usando el signo menos - (i.e. todas menos las indicadas con signo negativo).
Accediendo a través del nombre de las variables usando la notación [].
# Forma 1estudiantes <-subset(estudiantes, select =-pais)estudiantes
# A tibble: 7 × 5
nombre apellido edad ppa region
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr>
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metropolitana
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La Araucanía
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Arica y Parinacota
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Valparaíso
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metropolitana
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñuble
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Maule
Tip
Es importante notar que en el código de arriba se está sobreescribiendo el objeto estudiantes para que contenga la nueva información (i.e. el conjunto sin la columna país). Este proceso ocurre porque se está creando el objeto estudiantes <-, el cual ya existe.
Sobreescribir un objeto permite ahorrar memoria y guardar las operaciones realizadas.
En vez de sobreescribir, podría asignarse a un nuevo objeto. Por ejemplo: estudiantes_1 <- subset(estudiantes, select = -pais) crearía un objeto llamado estudiantes_1 que contendría la operación realizada sobre estudiantes, pero sin modificar el original.
# Forma 2estudiantes[, names(estudiantes) !="pais"] # Accedemos a los nombres que no sean "pais"
# A tibble: 7 × 5
nombre apellido edad ppa region
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr>
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metropolitana
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La Araucanía
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Arica y Parinacota
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Valparaíso
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metropolitana
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñuble
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Maule
Para añadir o modificar variables hay múltiples formas. A continuación se presentan dos.
Usando el operador $.
Usando la notación [].
Para el conjunto de datos que ya teníamos se agregarán las siguientes variables:
serie_fav: serie favorita indicada por la persona.
musica_fav: género de música favorito indicado por la persona.
# Forma 1estudiantes$serie_fav <-c("Game of Thrones", "Los Soprano", "Breaking Bad","Breaking Bad", "Dark", "Los 80", "The Boys")
# Forma 2estudiantes["musica_fav"] <-c("Metal", "Reggeaton", "Trap","Música Clásica", "Ranchera", "Pop", "Jazz")
# Forma 2, pero creando a partir de una variable ya existente# Para sobreescribir, tendría que llamarla en la izquierda con el mismo nombreestudiantes["edad_mas_1"] <- estudiantes$edad +1
Con las modificaciones realizadas el dataframe quedaría así:
estudiantes
# A tibble: 7 × 8
nombre apellido edad ppa region serie_fav musica_fav edad_mas_1
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl>
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metrop… Game of … Metal 30
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La … Los Sopr… Reggeaton 46
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Ari… Breaking… Trap 80
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Val… Breaking… Música Cl… 19
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metrop… Dark Ranchera 64
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñu… Los 80 Pop 81
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Ma… The Boys Jazz 36
3.2 Combinar archivos
A veces se contará con dos o más conjuntos de datos que se requieren combinar. Algunos escenarios donde podría ocurrir esto son los siguientes:
Si se tienen más observaciones para un conjunto de datos ya existentes. En este ejemplo, si hubiera información para más estudiantes.
Si se tiene más información para un conjunto de datos ya existente. Por ejemplo, si se obtuviera más información para los estudiantes.
Las funciones más básicas de R base que permiten esto son las siguientes:
rbind: combina dataframes/tibbles a partir de columnas.
cbind: combina dataframes/tibbles a partir de columnas.
Importante
Para que estas operaciones funcionen los dos dataframes deben tener las mismas dimensiones. Si no existiera dato para algún caso, se debe rellenar con NA.
# A tibble: 9 × 8
nombre apellido edad ppa region serie_fav musica_fav edad_mas_1
<chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <dbl>
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metrop… Game of … Metal 30
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La … Los Sopr… Reggeaton 46
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Ari… Breaking… Trap 80
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Val… Breaking… Música Cl… 19
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metrop… Dark Ranchera 64
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñu… Los 80 Pop 81
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Ma… The Boys Jazz 36
8 Pilar Farías 52 6.5 Región de Ant… <NA> Trap 53
9 Julio Martínez NA 5.14 Región Metrop… <NA> Hip hop NA
columnas <- tibble::tibble(carrera =c("Trabajo Social","Ingeniería","Construcción Civil","Sociología","Estadística","Ciencia de Datos","Odontología","Letras",NA))estudiantes <-cbind(estudiantes, columnas)estudiantes
nombre apellido edad ppa region serie_fav
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metropolitana Game of Thrones
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La Araucanía Los Soprano
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Arica y Parinacota Breaking Bad
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Valparaíso Breaking Bad
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metropolitana Dark
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñuble Los 80
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Maule The Boys
8 Pilar Farías 52 6.50 Región de Antofagasta <NA>
9 Julio Martínez NA 5.14 Región Metropolitana <NA>
musica_fav edad_mas_1 carrera
1 Metal 30 Trabajo Social
2 Reggeaton 46 Ingeniería
3 Trap 80 Construcción Civil
4 Música Clásica 19 Sociología
5 Ranchera 64 Estadística
6 Pop 81 Ciencia de Datos
7 Jazz 36 Odontología
8 Trap 53 Letras
9 Hip hop NA <NA>
3.3 Ordenar dataframe
La función order() permite ordenar las columnas de un vector. Generalmente usaremos alguna variable para hacer esta operación.
En el caso de variables numéricas, el orden estará dado dado por su valor.
En el caso de las variables de tipo caracter, el orden por defecto será alfabético.
# Dentro del paréntesis cuadrado lo que está antes de la coma opera sobre las filas# Luego, en la parte de las columnas no hay nada, pues se seleccionan todasestudiantes <- estudiantes[order(estudiantes$edad), ]estudiantes
nombre apellido edad ppa region serie_fav
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Valparaíso Breaking Bad
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metropolitana Game of Thrones
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Maule The Boys
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La Araucanía Los Soprano
8 Pilar Farías 52 6.50 Región de Antofagasta <NA>
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metropolitana Dark
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Arica y Parinacota Breaking Bad
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñuble Los 80
9 Julio Martínez NA 5.14 Región Metropolitana <NA>
musica_fav edad_mas_1 carrera
4 Música Clásica 19 Sociología
1 Metal 30 Trabajo Social
7 Jazz 36 Odontología
2 Reggeaton 46 Ingeniería
8 Trap 53 Letras
5 Ranchera 64 Estadística
3 Trap 80 Construcción Civil
6 Pop 81 Ciencia de Datos
9 Hip hop NA <NA>
Si se desea que la función order() opere de manera descendente, se puede especificar el argumento decreasing con valor TRUE.
nombre apellido edad ppa region serie_fav
6 Magdalena Madrid 80 5.24 Región del Ñuble Los 80
3 Ernesto Leal 79 5.06 Región de Arica y Parinacota Breaking Bad
5 David Espinoza 63 4.73 Región Metropolitana Dark
8 Pilar Farías 52 6.50 Región de Antofagasta <NA>
2 Andrea Pérez 45 6.12 Región de La Araucanía Los Soprano
7 Santiago Vergara 35 4.94 Región del Maule The Boys
1 Ismael Fernández 29 5.75 Región Metropolitana Game of Thrones
4 Daniela Núñez 18 6.12 Región de Valparaíso Breaking Bad
9 Julio Martínez NA 5.14 Región Metropolitana <NA>
musica_fav edad_mas_1 carrera
6 Pop 81 Ciencia de Datos
3 Trap 80 Construcción Civil
5 Ranchera 64 Estadística
8 Trap 53 Letras
2 Reggeaton 46 Ingeniería
7 Jazz 36 Odontología
1 Metal 30 Trabajo Social
4 Música Clásica 19 Sociología
9 Hip hop NA <NA>
4 Variables tipo numéricas
R cuenta con una serie de funciones para obtener estadísticas de nuestras columnas cuyo tipo de dato sea numeric.
mean(): retorna la media aritmética de la columna o variable.
median(): retorna el valor de la mediana para la columna o variable.
var(): retorna la varianza para la columna o variable.
sd(): retorna la desviación estándar para la columna o variable.
min(): devuelve el valor mínimo para la columna o variable.
max(): devuelve el valor máximo para la columna o variable.
range(): devuelve un vector que contiene el valor mínimo y máximo para la columna o variable. Para obtenerlo con valor único, se pueden restar o aplicar la función diff().
quantile(): retorna el cuantil especificado para la variable o conjunto de datos, el cual se especifica con el argumento probs. Los cuantiles son valores que dividen los datos en partes iguales. Por ejemplo, el percentil 50, que corresponde a la mediana, nos dice el valor en que el 50% de los casos son menores o iguales que el percentil 50 y el 50% son mayores o iguales que el percentil 50.
round(): redondea a la cantidad de digitos especificada en el argumento digits. Por defecto lo hará al entero más cercano. Hasta los valores 0.5 redondea hasta abajo y partir de ese valor redondea hacia arriba.
ceiling(): devuelve el próximo valor entero del número elegido. Siempre devolverá el entero posterior, salvo cuando el valor sea exacto.
En R existe una función mode(), pero esta devuelve el modo en que está almacenado un objeto (p.e. numeric). Más adelante veremos cómo obtener la moda en R.
mean(estudiantes$ppa)
[1] 5.511111
median(estudiantes$ppa)
[1] 5.24
var(estudiantes$ppa)
[1] 0.3909361
sd(estudiantes$ppa)
[1] 0.6252488
range(estudiantes$ppa)
[1] 4.73 6.50
max(estudiantes$ppa)
[1] 6.5
min(estudiantes$ppa)
[1] 4.73
En caso de que haya valores perdidos en alguna variable numérica y se desee realizar alguna operación matemática, se debe especificar na.rm = TRUE.
mean(estudiantes$edad) # Como tiene NA, retornará NA.
[1] NA
mean(estudiantes$edad, na.rm =TRUE)
[1] 50.125
sd(estudiantes$edad, na.rm =TRUE )
[1] 22.76863
Podemos redondear o truncar ese valor de la media, según sea necesario:
trunc(mean(estudiantes$edad, na.rm =TRUE))
[1] 50
round(mean(estudiantes$edad, na.rm =TRUE), digits =2) # Dos decimales
[1] 50.12
Y el valor entero que se encuentra más cercano a esa media es 51.
ceiling(mean(estudiantes$edad, na.rm =TRUE))
[1] 51
En el caso de los cuantiles, en el siguiente ejemplo se pide el cuantil 0.10, que corresponde al percentil 10. Los resultados muestran que el 10% inferior tiene valores iguales o menores a 4.898 y el 90% superior de casos tiene un valor superior a 4.898.
quantile(estudiantes$ppa, probs =0.10)
10%
4.898
Si se quisiera obtener esta información de manera resumida, la función summary() entregará parte de los resultados.
summary(estudiantes$ppa)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
4.730 5.060 5.240 5.511 6.120 6.500
Si se desea tener más resultados, podemos hacerlo empleando los conocimientos que tenemos sobre vectores:
Si quisiéramos obtener todas las medidas de tendencia central, dispersión y posición que nos interesan en una sola línea, una manera sencilla de hacerlo es a través de un vector.
c(media =mean(estudiantes$ppa), mediana =median(estudiantes$ppa),devest =sd(estudiantes$ppa),min =min(estudiantes$ppa),max =max(estudiantes$ppa),rango =diff(range(estudiantes$ppa)), # En este caso diff es equivalente a restar.p10 =unname(quantile(estudiantes$ppa, prob =0.10)),p25 =unname(quantile(estudiantes$ppa, prob =0.25)),p75 =unname(quantile(estudiantes$ppa, prob =0.75)),p90 =unname(quantile(estudiantes$ppa, prob =0.90)) )
media mediana devest min max rango p10 p25
5.5111111 5.2400000 0.6252488 4.7300000 6.5000000 1.7700000 4.8980000 5.0600000
p75 p90
6.1200000 6.1960000
Tip
La función unname() se emplea para eliminar el nombre que R asigna al vector al momento de calcular el cuantil. Si se ejecuta el código c(p10 = quantile(estudiantes$ppa, prob = 0.10)) notarán que el nombre queda como p10.10%.
5 Variables tipo caracter o string
Las cadenas de texto o strings también cuentan con sus propias funciones. Algunas de ellas son:
paste(): concatena strings. Cuenta con el argumento sep para indicar el separador y el argumento collapse.
paste0(): concatena strings. No tiene opción de especificar un separador. Es útil cuando se desea concatenar números que están como string.
strsplit(): separa strings. Cuenta con el argumento split para indicar qué criterio se usará para dividir los textos.
gsub(): reemplaza texto siguiendo un patrón especificado.
trimws(): elimina los espacios en blanco al inicio y al final.
Siguiendo con el conjunto de datos de estudiantes, dejaremos en una sola variable el nombre y el apellido, para luego eliminar esta última variable.
estudiantes["nombre_apellido"] <-paste(estudiantes$nombre, estudiantes$apellido)estudiantes[, c("nombre", "apellido")] <-NULL# Con NULL eliminamos completamente la columna nombre.
Si quisiéramos hacer la operación inversa, usamos la función strsplit().
# En este caso al correr el código dará warning, pero no se preocupenestudiantes[c("nombre", "apellido")] <-do.call( rbind, strsplit(estudiantes$nombre_apellido, split =" "))
Precaución
do.call() es una función más avanzada de R que no veremos en profundidad en este curso, pues se utiliza para ejecutar funciones con la estructura de datos de listas (que se presentará más adelante como material complementario). Para mayor información pueden revisar este enlace.
Ahora modificaremos el nombre y apellido a mayúscula.
¿Y si quisiéramos realizar la operación de arriba en una sola línea?
La función lapply() permtie aplicar otra función sobre una lista o un vector. Hay dos argumentos que nos resultarán relevantes:
X: indica el vector o la lista a la que se les aplicará la función.
FUN: indica la función que se aplicará a cada elemento de X.
¡En este caso ambos argumentos están en mayúsculas!
Estas funciones también son más avanzadas y existen otros modos de aplicar estas operaciones de manera más eficiente. De todas formas, si alguien está interesado/a, puede revisar aquí.
estudiantes[c("nombre", "apellido")] <-lapply(X = estudiantes[c("nombre", "apellido")], FUN = toupper)estudiantes
edad ppa region serie_fav musica_fav
6 80 5.24 Región del Ñuble Los 80 Pop
3 79 5.06 Región de Arica y Parinacota Breaking Bad Trap
5 63 4.73 Región Metropolitana Dark Ranchera
8 52 6.50 Región de Antofagasta <NA> Trap
2 45 6.12 Región de La Araucanía Los Soprano Reggeaton
7 35 4.94 Región del Maule The Boys Jazz
1 29 5.75 Región Metropolitana Game of Thrones Metal
4 18 6.12 Región de Valparaíso Breaking Bad Música Clásica
9 NA 5.14 Región Metropolitana <NA> Hip hop
edad_mas_1 carrera nombre_apellido nombre apellido
6 81 Ciencia de Datos Magdalena Madrid MAGDALENA MADRID
3 80 Construcción Civil Ernesto Leal ERNESTO LEAL
5 64 Estadística David Espinoza DAVID ESPINOZA
8 53 Letras Pilar Farías PILAR FARÍAS
2 46 Ingeniería Andrea Pérez ANDREA PÉREZ
7 36 Odontología Santiago Vergara SANTIAGO VERGARA
1 30 Trabajo Social Ismael Fernández ISMAEL FERNÁNDEZ
4 19 Sociología Daniela Núñez DANIELA NÚÑEZ
9 NA <NA> Julio Martínez JULIO MARTÍNEZ
También podemos imprimir el número de caracteres que tiene cada nombre:
nchar(estudiantes$nombre)
[1] 9 7 5 5 6 8 6 7 5
Y podríamos combinar algunas funciones de strings para que se vea de mejor forma en consola:
En general, no es necesario usar print(). Por ejemplo, en este documento hemos mostrado en consola el objeto estudiantes sin necesidad de usar esa función.
No obstante, print tiene algunas opciones de configuración que lo hacen útil en algunas ocasiones y además otorga mayor visibilidad sobre lo que se está realizando.
Ahora simplificaremos el texto presente en la variable region. Primero hay que observar el patrón:
Todas comienzan con “Región”.
Algunas incluyen “Región de” y otras “Región del”.
Deseamos cambiar esto para que solamente quede el nombre de la región. Por lo tanto, reemplazaremos los textos indicados arriba por un espacio vacío.
Pero vemos que ahora tenemos espacios en blanco. Podemos quitarlos usando la función trimws(), que los eliminará al principio y al final de una cadena de caracteres.
[1] "Ñuble" "Arica y Parinacota" "Metropolitana"
[4] "Antofagasta" "La Araucanía" "Maule"
[7] "Metropolitana" "Valparaíso" "Metropolitana"
6 Factores
Los factores son un tipo especial de dato en R para los datos categóricos. Estos se utilizan cuando tenemos un número reducido de categorías predefinidas, los cuales son denominados niveles o levels. Se definen utilizando el constructor factor().
Algunas de sus ventajas son:
Permiten controlar el número de categorías válidas.
Mayor flexibilidad para ordenar los elementos del factor, lo que facilita su implementación en gráficos, entre otros.
Para este ejemplo agregaremos una nueva variable al conjunto de datos denominada satisfaccion. Esta consta de cinco categorías las cuales son:
Muy Insatisfecho/a.
Insatisfecho/a.
Ni insatisfecho/a ni satisfecho/a.
Satisfecho/a.
Muy satisfecho/a.
estudiantes$satisfaccion <-c(1, 3, 4, 5, 2, 6, 4, 5, 5) # Ingresamos 9 valores porque la data de estudiantes son 9# Son 8 valores porque se definió un valor 6 que no existe en el factor.estudiantes["satisfaccion"] <-factor(estudiantes$satisfaccion,levels =c(1, 2, 3, 4, 5),labels =c("Muy insatisfecho/a", "Insatisfecho/a", "Ni insatisfecho/a ni satisfecho/a","Satisfecho/a", "Muy satisfecho/a"))
7 Tablas
Nota
Esta sección pretende mostrar de manera sucinta y rápida la generación de tablas con R base. No vale la pena dedicarle mucho tiempo, pues existen paquetes que ofrecen opciones mucho más atractivas para formatear, visualizar y exportar tablas a distintos formatos.
A partir de la variable de satisfacción creada, generaremos nuestra primera tabla de frecuencias. Las funciones relevantes para esto son las siguientes:
table(): permite crear tablas de frecuencia o contingencia mostrando sus frecuencias.
prop.table(): calcula las proporciones de una tabla de frecuencia o contingencia.
table(estudiantes$satisfaccion)
Muy insatisfecho/a Insatisfecho/a
1 1
Ni insatisfecho/a ni satisfecho/a Satisfecho/a
1 2
Muy satisfecho/a
3
table(estudiantes$satisfaccion, useNA ="ifany")
Muy insatisfecho/a Insatisfecho/a
1 1
Ni insatisfecho/a ni satisfecho/a Satisfecho/a
1 2
Muy satisfecho/a <NA>
3 1
# Si se especifica ifany, mostrará los NA.
Si queremos obtener una tabla que incluya las proporciones.
prop.table(table(estudiantes$satisfaccion))
Muy insatisfecho/a Insatisfecho/a
0.125 0.125
Ni insatisfecho/a ni satisfecho/a Satisfecho/a
0.125 0.250
Muy satisfecho/a
0.375
Muy insatisfecho/a Insatisfecho/a
12.5 12.5
Ni insatisfecho/a ni satisfecho/a Satisfecho/a
12.5 25.0
Muy satisfecho/a
37.5
Si se desea que tenga los marginales podemos usar la función addmargins(). Además, con la función cat(), podemos modificar la forma en que se imprime en consola la tabla. En este caso, se indica que cada resultado debe ir separado por un salto de línea, el cual se especifica con \n.
Muy insatisfecho/a: 12.5
Insatisfecho/a: 12.5
Ni insatisfecho/a ni satisfecho/a: 12.5
Satisfecho/a: 25
Muy satisfecho/a: 37.5
Sum: 100
8 Bonus: paquetes cargados e información de sesión
A continuación se presentan algunas funciones que pueden resultar útiles para obtener información sobre nuestra sesión de R o modificar el comportamiento por defecto del software:
options(): función cuyos argumentos permiten cambiar el comportamiento por defecto de R en una serie de opciones. Algunas de estas son:
Out.Dec(): especifica el caracter para indicar decimales. Por defecto es el punto, pero se puede cambiar a la coma.
scipen(): deshabilita la notación científica. Se especifica mediante un valor, usualmente el 999, aunque podría ser otro según lo que se requiera.
max.print(): modifica el número de líneas que pueden imprimirse en la consola. Por defecto es 99999. Por temas de rendimiento no se recomienda cambiarlo.
search(): indica las librerías de R que están cargadas en la sesión.
sessionInfo(): Entrega información sobre el sistema operativo, la versión de R utilizada, los paquetes cargados y su versión, entre otros.
options(OutDec =",", # Decimales se muestran con comascipen =999) # Deshabilita notación científica
